論文の概要: Suicide Risk Assessment on Social Media with Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12767v2
• Date: Sun, 15 Dec 2024 21:12:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:52:14.807634
• Title: Suicide Risk Assessment on Social Media with Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 半監督学習によるソーシャルメディアの自殺リスク評価
• Authors: Max Lovitt, Haotian Ma, Song Wang, Yifan Peng,
• Abstract要約: ラベル付きおよびラベルなしデータを活用する半教師付きフレームワークを提案する。 擬似ラベル生成の複数の試行において一括して予測されなかった擬似ラベルデータのサブセットを手動で検証する。 本研究は,一部検証済み擬似ラベル付きデータに加えて,地味ラベル付きデータを活用することで,ソーシャルメディア投稿から自殺リスクを評価する能力を大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.193174124912282
• License:
• Abstract: With social media communities increasingly becoming places where suicidal individuals post and congregate, natural language processing presents an exciting avenue for the development of automated suicide risk assessment systems. However, past efforts suffer from a lack of labeled data and class imbalances within the available labeled data. To accommodate this task's imperfect data landscape, we propose a semi-supervised framework that leverages labeled (n=500) and unlabeled (n=1,500) data and expands upon the self-training algorithm with a novel pseudo-label acquisition process designed to handle imbalanced datasets. To further ensure pseudo-label quality, we manually verify a subset of the pseudo-labeled data that was not predicted unanimously across multiple trials of pseudo-label generation. We test various models to serve as the backbone for this framework, ultimately deciding that RoBERTa performs the best. Ultimately, by leveraging partially validated pseudo-labeled data in addition to ground-truth labeled data, we substantially improve our model's ability to assess suicide risk from social media posts.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアのコミュニティが自殺の個人が投稿し、集まる場所になりつつある中、自然言語処理は自動自殺リスク評価システムの開発にエキサイティングな道のりを呈している。 しかし、過去の努力はラベル付きデータの欠如と、利用可能なラベル付きデータ内のクラス不均衡に悩まされていた。 そこで本研究では,ラベル付き(n=500),ラベルなし(n=1500)データを活用する半教師付きフレームワークを提案する。 さらに擬似ラベルの品質を確保するため、擬似ラベル生成の複数の試行において一様に予測されなかった擬似ラベルデータのサブセットを手作業で検証する。 私たちは様々なモデルをテストして、このフレームワークのバックボーンとして機能させ、最終的にRoBERTaが最高であると判断した。 最終的に、部分的に検証された擬似ラベル付きデータに加えて、地味ラベル付きデータを活用することにより、ソーシャルメディア投稿から自殺リスクを評価する能力を大幅に改善する。

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